package com.cui.project.service.data;


import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.cui.project.mapper.InterfaceTrafficForecastMapper;
import com.cui.project.mapper.ResourceScheduleRecommendationMapper;
import com.cui.project.model.entity.InterfaceTrafficForecast;
import com.cui.project.model.entity.ResourceScheduleRecommendation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.Date;
import java.util.List;


/**
 * 资源调度服务
 * 
 * 核心功能：
 * 1. 根据流量预测结果，智能生成资源调度建议（扩容/缩容）
 * 2. 支持自动应用资源调度建议（可选）
 * 3. 与Kubernetes或其他容器编排平台集成
 * 
 * 业务价值：
 * - 提前应对流量高峰，避免服务过载
 * - 自动缩容节省资源成本
 * - 实现弹性伸缩，提高系统可用性
 * 
 * 工作原理：
 * 预测服务 -> 流量预测数据 -> 资源调度建议 -> 自动扩缩容
 * 
 * 调度策略：
 * - 基于QPS（每秒请求数）计算所需实例数
 * - 预留20%的资源冗余，确保稳定性
 * - 仅当容量变化超过阈值时才生成建议
 * 
 * @author cui
 * @date 2025-11-02
 */
@Service
@Slf4j
public class ResourceScheduleService {

    /**
     * 流量预测数据访问对象
     * 用于查询预测的流量数据
     */
    @Resource
    private InterfaceTrafficForecastMapper forecastMapper;

    /**
     * 资源调度建议数据访问对象
     * 用于存储和查询调度建议
     */
    @Resource
    private ResourceScheduleRecommendationMapper recommendationMapper;

    /**
     * 生成资源调度建议（定时任务）
     * 
     * 执行频率：每30分钟执行一次
     * 执行时间：每小时的0分和30分（如10:00, 10:30, 11:00...）
     * 
     * 业务流程：
     * 1. 查询未来1小时的流量预测数据
     * 2. 根据预测QPS计算所需实例数
     * 3. 对比当前容量，生成扩容或缩容建议
     * 4. 将建议存储到数据库，等待人工审核或自动执行
     * 
     * 计算公式：
     * - 预测QPS = 预测请求数 / 3600秒
     * - 所需实例数 = ceil(预测QPS / 单实例QPS * 1.2)
     * - 其中1.2表示预留20%的资源冗余
     * 
     * 触发条件：
     * - 所需实例数与当前实例数差异 >= 1
     */
    @Scheduled(cron = "0 */30 * * * ?")
    public void generateScheduleRecommendations(){
        log.info("开始生成资源调度建议");
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        LocalDateTime nextHour = now.plusHours(1);
        try {
            // 步骤1：获取未来1小时的流量预测数据
            // 查询时间范围：当前时间到1小时后
            LambdaQueryWrapper<InterfaceTrafficForecast> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            queryWrapper.between(InterfaceTrafficForecast::getForecastTime,
                    Date.from(now.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()),
                    Date.from(nextHour.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant())
                    );
            List<InterfaceTrafficForecast> forecasts = forecastMapper.selectList(queryWrapper);

            // 步骤2：遍历每个接口的预测数据，计算资源需求
            for (InterfaceTrafficForecast forecast : forecasts) {
               // 步骤2.1：计算预测的QPS（每秒请求数）
               // 预测请求数是1小时内的总请求数，除以3600秒得到每秒请求数
               int predictedQps = forecast.getForecastRequestCount()/3600;

                // 步骤2.2：计算所需实例数
                // 容量规划假设：
                // - 单个实例可处理100 QPS
                // - 预留20%冗余，避免突发流量导致过载
                // 公式：所需实例数 = ceil(预测QPS / 100 * 1.2)
                int requiredInstances=(int)Math.ceil(predictedQps/100.0*1.2);

                // 步骤3：获取当前容量
                // 注意：这里简化处理，返回固定值
                // 生产环境应从以下来源获取：
                // - Kubernetes API: kubectl get deployment
                // - 配置中心：Nacos、Apollo
                // - 服务注册中心：Eureka、Consul
                int currentCapacity=getCurrentCapacity(forecast.getInterfaceInfoId());

                // 步骤4：判断是否需要调整容量
                // 仅当所需实例数与当前实例数差异 >= 1时，才生成调度建议
                // 避免频繁的微小调整，减少资源抖动
                if(Math.abs(requiredInstances-currentCapacity)>=1){
                    // 构造资源调度建议对象
                    ResourceScheduleRecommendation recommendation = new ResourceScheduleRecommendation();
                    recommendation.setInterfaceInfoId(forecast.getInterfaceInfoId());
                    recommendation.setRecommendationTime(forecast.getForecastTime());
                    recommendation.setCurrentCapacity(currentCapacity);
                    recommendation.setRecommendedCapacity(requiredInstances);
                    recommendation.setPredictedQps(predictedQps);
                    BigDecimal accuracyScore = forecast.getAccuracyScore();
                    if (accuracyScore != null) {
                        recommendation.setConfidenceLevel(accuracyScore);
                    } else {
                        recommendation.setConfidenceLevel(BigDecimal.ZERO);
                    }

                    // 生成可读的调度理由
                    String reason = String.format(
                            "根据预测，未来1小时QPS约为%d，建议%s实例从%d调整为%d",
                            predictedQps,
                            requiredInstances > currentCapacity ? "扩容" : "缩容",
                            currentCapacity,
                            requiredInstances
                    );
                    recommendation.setReason(reason);
                    recommendation.setStatus(0); // 状态：0-待处理，1-已应用，2-已拒绝

                    // 将建议保存到数据库
                    recommendationMapper.insert(recommendation);
                    log.info("生成资源调度建议：接口ID={}, 当前容量={}, 建议容量={}",
                            forecast.getInterfaceInfoId(), currentCapacity, requiredInstances);
                }
            }
        }catch (Exception e){
            log.error("生成资源调度建议失败", e);
        }
    }
    /**
     * 自动应用资源调度建议（可选功能）
     * 
     * 注意：此方法默认禁用（@Scheduled注释掉）
     * 启用前需谨慎评估，建议先在测试环境验证
     * 
     * 执行频率：每10分钟执行一次（如启用）
     * 执行条件：仅对高置信度（>=80%）的建议进行自动应用
     * 
     * 业务流程：
     * 1. 查询所有待处理的资源调度建议
     * 2. 检查预测模型的置信度
     * 3. 对于高置信度建议，调用K8s API进行扩缩容
     * 4. 更新建议状态为"已应用"
     * 
     * 安全考虑：
     * - 置信度阈值：0.8（80%），避免误操作
     * - 逐条处理，失败不影响其他建议
     * - 记录详细日志，便于审计和回溯
     * 
     * 适用场景：
     * - 业务成熟，预测准确度高
     * - 有完善的监控和告警机制
     * - 支持快速回滚
     */
//    @Scheduled(cron = "0 */10 * * * ?")
    public void autoApplyRecommendations() {
        // 查询所有待处理（status=0）的调度建议
        LambdaQueryWrapper<ResourceScheduleRecommendation> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(ResourceScheduleRecommendation::getStatus,0);

        List<ResourceScheduleRecommendation> pendings = recommendationMapper.selectList(queryWrapper);

        // 逐条处理待执行的建议
        for (ResourceScheduleRecommendation recommendation : pendings) {
            try {
                // 安全检查：仅应用高置信度（>=0.8）的建议
                // 低置信度建议需要人工审核
                if(recommendation.getConfidenceLevel().compareTo(new BigDecimal("0.8"))>=0){
                    // 调用容量变更接口（K8s API或配置中心）
                    boolean success = applyCapacityChange(
                            recommendation.getInterfaceInfoId(),
                            recommendation.getRecommendedCapacity()
                    );
                    
                    // 如果扩缩容成功，更新建议状态
                    if (success) {
                        recommendation.setStatus(1); // 状态：已应用
                        recommendation.setAppliedAt(new Date()); // 记录应用时间
                        recommendationMapper.updateById(recommendation);

                        log.info("自动应用资源调度建议成功：接口ID={}, 新容量={}",
                                recommendation.getInterfaceInfoId(),
                                recommendation.getRecommendedCapacity());
                    }
                }

            }catch (Exception e){
                log.error("应用资源调度建议失败：{}", recommendation.getId(), e);
                // 注意：异常不向上抛出，避免影响其他建议的处理
            }
        }

    }

    /**
     * 获取接口当前的实例容量（示例方法）
     * 
     * 生产环境实现方式：
     * 1. Kubernetes环境：
     *    调用K8s API获取Deployment的replicas数量
     *    示例：kubectl get deployment <deployment-name> -o jsonpath='{.spec.replicas}'
     * 
     * 2. 服务注册中心：
     *    从Nacos/Eureka/Consul查询健康实例数
     * 
     * 3. 配置中心：
     *    从Apollo/Nacos Config读取实例数配置
     * 
     * @param interfaceId 接口ID
     * @return 当前实例数量
     */
    private int getCurrentCapacity(Long interfaceId) {
        // TODO: 实际实现时，从K8s API、配置中心或注册中心获取真实容量
        // 这里返回模拟值，仅用于演示
        return 2;
    }

    /**
     * 应用容量变更（示例方法）
     * 
     * 生产环境实现方式：
     * 1. Kubernetes环境：
     *    调用K8s API更新Deployment的replicas
     *    示例：kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=<new-capacity>
     *    Java客户端：使用Fabric8 Kubernetes Client
     * 
     * 2. 其他容器编排工具：
     *    - Docker Swarm: docker service scale
     *    - Apache Mesos: Marathon API
     * 
     * 3. 云平台：
     *    - 阿里云: ESS（弹性伸缩服务）API
     *    - AWS: Auto Scaling API
     *    - 腾讯云: AS（弹性伸缩）API
     * 
     * @param interfaceId 接口ID
     * @param newCapacity 目标实例数量
     * @return 是否成功应用
     */
    private boolean applyCapacityChange(Long interfaceId, int newCapacity) {
        // TODO: 实际实现时，调用K8s API或其他编排工具进行扩缩容
        // 这里仅打印日志，模拟扩缩容操作
        log.info("模拟扩缩容：接口ID={}, 目标容量={}", interfaceId, newCapacity);
        return true;
    }
}
